1.一种车位框检测方法，其特征在于，包括：
获取停车区域图像；
通过语义分割网络对所述停车区域图像进行车位框区域初始检测，得到初始定位图像；
通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位，得到精准定位框线，并将所述精准定位框线作为待输出的车位框线。
2.如权利要求1所述的车位框检测方法，其特征在于，在通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位之前，还包括：
对所述初始定位图像进行形态学后处理，得到优化图像；
其中，所述形态学后处理包括：去除所述初始定位图像中小区域的斑点，和/或，连接所述初始定位图像中隔断的车位区域，和/或，去除所述初始定位图像中虚检；
则相应地，通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位，包括：通过多点回归网络对所述优化图像进行精确定位。
3.如权利要求1所述的车位框检测方法，其特征在于，在通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位之前，还包括：
按照预设图像外扩比例对初始定位图像进行区域外扩，得到外扩图像；
则相应地，通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位，包括：通过多点回归网络对所述外扩图像进行精确定位。
4.如权利要求3所述的车位框检测方法，其特征在于，所述按照预设图像外扩比例对初始定位图像进行区域外扩，包括：
确定所述初始定位图像中分割的车位框区域的最小包围框；
将所述包围框的上下边界外扩高度的0.05倍，左右边界外扩宽度的0.1倍，得到新包围框；
根据所述新包围框进行图像截取，并将截取得到的图像作为所述外扩图像。
5.如权利要求1所述的车位框检测方法，其特征在于，所述多点回归网络为：以4个顶点为基础，在车位框长边为22个线性点，短边为10个线性点作为回归点的多点回归网络。
6.如权利要求1所述的车位框检测方法，其特征在于，所述获取停车区域图像，包括：
获取停车场监控摄像机拍摄的车位图片；
对所述车位图片进行格式预处理，将预处理后的图像作为所述停车区域图像。
7.如权利要求1至6任一项所述的车位框检测方法，其特征在于，所述通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位，包括：
通过多点回归网络提取图像特征进行回归，得到透视变换系数；
将标准车位框按照所述透视变换系数进行透视变换处理，得到车位框多点位置坐标；
根据所述车位框多点位置坐标生成车位框线。
8.一种车位框检测装置，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于获取停车区域图像；
语义分割单元，用于通过语义分割网络对所述停车区域图像进行车位框区域初始检测，得到初始定位图像；
多点回归单元，用于通过多点回归网络对所述初始定位图像进行精确定位，得到精准定位框线，并将所述精准定位框线作为待输出的车位框线。
9.一种车位框检测设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述车位框检测方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述车位框检测方法的步骤。